【有源码】基于Python的猫眼电影数据分析可视化与电影推荐系统K-means算法电影票房数据采集与分析系统

标签：数据分析 rating means 电影 chart 源码可视化数据

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

1.开发环境
2 系统设计
2.1 设计背景
2.2 设计内容

3 系统展示
3.1 功能展示视频
3.2 系统页面

4 更多推荐
5 部分功能代码

1.开发环境

开发语言：Python
采用技术：K-means算法
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

2.1 设计背景

随着电影行业的快速发展和观众需求的多样化，电影数据的采集和分析变得尤为重要。猫眼电影网作为中国主要的电影票务平台，拥有丰富的电影相关数据，包括电影评分、票房数据、观众评论等。这些数据对于电影行业从业者、观众以及研究者来说，都具有很高的价值。然而如何有效地获取、处理和分析这些数据，并将分析结果以直观的方式展示出来，是一个亟待解决的问题。基于Python的猫眼电影数据分析可视化与电影推荐系统应运而生，旨在通过自动化的数据采集、处理和可视化，提供深入的电影市场分析和个性化的电影推荐服务。

基于Python的猫眼电影数据分析可视化与电影推荐系统的开发能够自动化地从猫眼电影网采集和处理大量的电影数据，解决了手工数据收集的繁琐问题，提高了数据获取的效率和准确性。系统通过大屏可视化和数据分析功能，能够直观地展示电影的评分分布、票房走势、评论数量等信息，帮助用户更好地了解电影市场的现状和趋势。特别是通过k-means算法对满意度进行统计分析，可以为电影制片方和发行商提供宝贵的市场反馈，从而优化电影的制作和营销策略。系统的电影推荐功能可以基于用户的观影历史和偏好，智能推荐相关电影，提高用户的观影体验和满意度。

2.2 设计内容

基于Python的猫眼电影数据分析可视化与电影推荐系统设计包括数据采集、处理、存储、可视化以及Web平台开发等多个方面。利用Scrapy框架从猫眼电影网自动化采集电影相关数据，包括电影名称、评分、票房、评论等。采集的数据经过清洗和处理后，存储在MySQL数据库中，确保数据的完整性和一致性。系统使用Echarts实现数据的可视化，包括k-means算法分析的满意度统计图、票房数据趋势图、每日评论数量变化图以及评分等级分布图等。通过这些可视化图表，用户可以直观地了解电影的市场表现和观众反馈。最后使用Python和Flask框架开发Web应用，提供用户注册、登录、电影数据管理、可视化展示和词云分析等功能，实现数据的动态展示和交互操作。通过这些设计，系统不仅提升了数据分析的效率，还为用户提供了一个全面的电影信息平台，促进了电影行业的研究和发展。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于k-means算法猫眼电影数据可视化分析python爬虫

3.2 系统页面

在这里插入图片描述

5 部分功能代码

import pymysql

def fetch_movie_ratings():
    # 连接到MySQL数据库
    connection = pymysql.connect(
        host='localhost',
        user='your_username',
        password='your_password',
        database='movie_db'
    )

    try:
        with connection.cursor() as cursor:
            # 查询电影评分数据
            sql = "SELECT rating FROM movies"
            cursor.execute(sql)
            data = cursor.fetchall()
    finally:
        connection.close()

    # 提取评分数据
    ratings = [item[0] for item in data]
    return ratings

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Histogram

def create_rating_distribution_chart(ratings):
    # 创建评分等级分布图
    chart = Histogram()

    # 统计评分区间的频次
    rating_bins = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
    rating_labels = ['0-1', '1-2', '2-3', '3-4', '4-5']
    rating_counts = [0] * len(rating_bins)
    
    for rating in ratings:
        for i in range(len(rating_bins) - 1):
            if rating_bins[i] <= rating < rating_bins[i+1]:
                rating_counts[i] += 1
                break

    # 配置图表
    chart.add_xaxis(rating_labels)
    chart.add_yaxis("评分等级分布", rating_counts)

    chart.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="评分等级分布"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="评分区间"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="频次")
    )

    return chart

from flask import Flask, render_template
from pyecharts.render import make_snapshot
from pyecharts.charts import Histogram
from snapshot_selenium import snapshot

app = Flask(__name__)

@app.route('/rating-distribution')
def rating_distribution():
    # 获取电影评分数据
    ratings = fetch_movie_ratings()
    
    # 生成评分等级分布图
    chart = create_rating_distribution_chart(ratings)
    
    # 渲染图表到HTML
    chart_html = chart.render_embed()
    
    return render_template('rating_distribution.html', chart_html=chart_html)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>评分等级分布</title>
</head>
<body>
    <h1>评分等级分布</h1>
    {{ chart_html|safe }}
</body>
</html>

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标签：数据分析,rating,means,电影,chart,源码,可视化,数据
From： https://blog.csdn.net/IT_YQG_/article/details/141609372

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